Beneficios y riesgos de utilizar la IA en los negocios [+herramientas de IA]

La inteligencia artificial es sin duda la tecnología que tendrá un mayor impacto en el futuro de las personas y las empresas.

Es, por supuesto, una tecnología que sirve y está disponible para toda la humanidad, con la consecuencia inevitable de que los beneficios y riesgos asociados a la inteligencia artificial dependen principalmente de su uso.

¿Cuáles son los beneficios de la IA en el lugar de trabajo?

1. Automatización, productividad y reducción de costes.

Las empresas deben destinar parte del tiempo de sus empleados a realizar tareas repetitivas y recurrentes.

Estas actividades pueden automatizarse porque la inteligencia artificial es absolutamente capaz de repetir actividades estandarizadas. La introducción de esta tecnología en la gestión del trabajo tiene, por tanto, la indudable ventaja de centrar a los trabajadores en tareas que requieren una implicación más creativa y personal.

Esto se traduce en la capacidad de la empresa para reducir costes (no contratar para tareas repetitivas) y aprovechar al máximo el potencial de sus empleados, que se sentirán más interesados y estimulados en el lugar de trabajo, lo que se traducirá en un mayor compromiso y una mayor productividad.

Aplicaciones sugeridas: Runway, Fireflies, Krisp, Reclaim, Clockwise, Motion

2. Aprendizaje y formación

Una de las partidas de gasto más importantes de una empresa es la formación de sus empleados, especialmente si la empresa quiere ser líder del mercado. Además de los elevados costes, otro problema de la formación de los empleados es la incapacidad de los sistemas de formación tradicionales para adaptarse al nivel de conocimientos de cada empleado.

Hoy, con la inteligencia artificial, es posible superar estos problemas. De hecho, existen aplicaciones capaces de analizar las habilidades de los empleados y crear módulos de formación separados en función de sus fortalezas y debilidades.

Las ventajas de esta posibilidad son enormes tanto en términos de costes como de rendimiento, ya que cada empleado se animará a aprender cada vez más porque cada formación resultará en un desafío.

App: PrepAI

3. Decision making

La inteligencia artificial tiene la capacidad de analizar rápidamente grandes cantidades de datos, revelando patrones, tendencias e ideas que ayudan a mejorar la toma de decisiones.

Esto significa que las empresas pueden tener datos actualizados en tiempo real y tomar decisiones basadas en datos y estadísticas bien detalladas y precisas. Esto repercute en todas las actividades que implican la gestión de datos. Por ejemplo, gracias a estos datos, las empresas pueden ajustar sus niveles de producción, evitando la sobreproducción o la escasez de existencias.

Otra área de aplicación implica la evaluación de riesgos: los sistemas de inteligencia artificial pueden analizar grandes conjuntos de datos para identificar riesgos potenciales que de otro modo podrían pasar desapercibidos (por ejemplo, transacciones fraudulentas o condiciones volátiles del mercado antes de que causen daños significativos). Este enfoque proactivo ayuda a las empresas a mitigar los riesgos de manera oportuna, salvaguardando sus intereses.

Aplicaciones sugeridas: Enova, Ocrolus, DataRobot, Scienaptic AI, Zest AI

Leer más: ¿Qué es la IA (Inteligencia Artificial)?

4. Problem solving

Otro sector en el que la inteligencia artificial encuentra aplicaciones importantes es el predictivo del que las empresas pueden obtener grandes ventajas, incluida la predicción de resultados futuros con un alto grado de precisión.

Por ejemplo:

• con el análisis predictivo de ventas es posible estimar la tendencia de crecimiento de los ingresos;

• con el mantenimiento predictivo puedes ayudar a evitar fallas en los equipos.

Al integrar la intuición con las previsiones basadas en datos, las empresas pueden aprovechar las oportunidades de su sector con mayor certeza y reducir al mínimo los riesgos inesperados con la ventaja de poder preparar una planificación detallada y más segura de la actividad productiva.

6. Aumentar la rentabilidad

Por definición, el objetivo de una empresa es obtener mayores beneficios. Por este motivo, la inteligencia artificial puede resultar un aliado imprescindible para lograr el objetivo.

La inteligencia artificial representa una tecnología de ayuda para los negocios porque permite a la empresa conseguir una mayor rentabilidad gracias a la velocidad de ejecución con la que hoy en día es posible realizar determinadas actividades y la reducción de costes que debe soportar la empresa para obtener personal o recursos para alcanzar el objetivo.

7. Mejorar la satisfacción del cliente

Los clientes también pueden beneficiarse de la aplicación de esta tecnología dentro de las empresas a las que presta servicios.

De hecho, la aplicación de la inteligencia artificial puede facilitar la creación de experiencias personalizadas para los clientes al brindarles asesoramiento y experiencias personalizadas para cada cliente, en función de sus preferencias y comportamientos. Gracias a esta información es posible dar una respuesta más adecuada a las necesidades del cliente.

Todo ello se traduce en una mayor satisfacción para el usuario con mayores posibilidades de convertirse en cliente de la empresa o recomendarla a otras personas. En otras palabras, esto significa: compromiso, recompensa y lealtad.

Aplicaciones sugeridas: Help Scout, Custify, Freshdesk, Tidio, HubSpot, Balto, Personalize AI, Dynamic Yield, Intellimize, Adobe Target, Monetate

8. Velocidad y eficacia de comercialización

La capacidad de la IA generativa para examinar datos, reconocer patrones y producir nuevos enfoques facilita la innovación y la resolución creativa de problemas dentro de las empresas.

La inteligencia artificial generativa estimula la inventiva humana en la creación de contenidos, en la implementación de proyectos y en la definición de estrategias de marketing. Esto conduce a resultados superiores a un ritmo acelerado.
Por ejemplo, uno de los componentes más importantes de la comercialización es la creación de contenido optimizado para SEO de alta calidad que pueda clasificarse en Google. De hecho, esto permite a los usuarios potenciales encontrar la empresa en línea y descubrir sus servicios.

Aplicaciones sugeridas:: Editby, playgroundai, leonardo.ai

9. Análisis de fallas del sistema.

Con la enorme cantidad de datos que se generan hoy en día, las técnicas de inteligencia artificial, como el aprendizaje profundo, pueden ayudar a descubrir información que es difícil de detectar para el ojo humano dentro de conjuntos de datos complejos.

Sin embargo, los algoritmos avanzados pueden correlacionar datos, detectar anomalías y revelar relaciones que los humanos no pueden identificar fácilmente.

Esto permite a las empresas no simplemente analizar lo que sucedió, sino también comprender las razones y los desencadenantes que llevaron a la aparición de un problema.

Esta información permite a las empresas tomar decisiones estratégicas para abordar oportunidades emergentes o mitigar riesgos potenciales.

En resumen, integrar capacidades de IA en inteligencia empresarial ayuda a las empresas:

• automatizar procesos

• obtener conocimientos más profundos

• aumentar el poder predictivo

• proporcionar experiencias personalizadas

• adaptarse y aprender continuamente.

Al aprovechar las fortalezas de la IA, las organizaciones de todos los sectores pueden elevar el rendimiento, superar a la competencia e impulsar un crecimiento transformador.

Leer más: Cómo implementar IA en tu organización [Guía Completa]

2. Riesgo de utilizar IA en los negocios

1. Calidad de los datos y sesgo del algoritmo.

La inteligencia artificial se basa en algoritmos para tomar decisiones. Los algoritmos son entrenados por humanos y conjuntos de datos.

Uno de los problemas que puede preocupar a la inteligencia artificial es la calidad de los resultados generados debido al tipo de datos con los que se entrena. La calidad e integridad de los datos utilizados para entrenar los sistemas de IA es crucial. Los datos sesgados o incompletos conducen a resultados sesgados.

No se trata sólo de números. De hecho, incluso si los datos están disponibles en grandes cantidades, no todos son útiles para una empresa. Los datos de mala calidad conducen a algoritmos más débiles y a malas decisiones.

Por lo tanto, las empresas deben tener e implementar procesos rigurosos de recopilación y curación de datos, monitoreando constantemente cualquier sesgo oculto.

2. Explicabilidad y transparencia

Muchas técnicas avanzadas de IA, como el aprendizaje profundo, son cajas negras complejas, lo que dificulta explicar su lógica interna.

Esta falta de transparencia puede reducir la confianza en la IA y dificultar la auditoría de sesgos. Las empresas deben evaluar métodos de IA explicables e implementar estándares de documentación modelo.

Si bien puede ocurrir cierta pérdida de desempeño, la IA explicable es esencial para la rendición de cuentas.

3. Responsabilidad

La inteligencia artificial se utiliza cada vez más para tareas sensibles como la concesión de créditos. El contacto diario entre esta tecnología y datos sensibles requiere que se desarrolle un régimen de responsabilidad.

El problema que ha surgido a este respecto es que la rápida difusión de esta tecnología no ha ido seguida de una regulación jurídica igualmente rápida.

Sin embargo, es necesario que se desarrollen esquemas legislativos lo antes posible para poder atribuir claramente la responsabilidad en caso de errores o daños causados por la inteligencia artificial.

En ausencia de marcos legales sólidos, es esencial que las empresas desarrollen de manera proactiva entornos de IA auditables con controles de acceso y monitoreo sólidos. Otro esfuerzo deseable es aclarar el régimen de responsabilidad que ya figura en los contratos con proveedores que proporcionan software/servicios de inteligencia artificial.

4. Desplazamiento laboral

Aunque la inteligencia artificial crea nuevos roles, puede hacer que muchos profesionales sean superfluos.

Una solución a este riesgo es apoyar a los trabajadores afectados mediante programas de reciclaje y mejora de habilidades.

En realidad, de esta manera siempre es posible avanzar hacia una mejora de las habilidades de los trabajadores que pueden pasar a trabajar en roles más creativos y menos repetitivos.

5. Cybersecurity vulnerabilities

La IA amplía la superficie de ataque de los ciberdelincuentes.

La IA podría utilizarse como arma para impulsar el malware, atacar las vulnerabilidades de manera más eficiente y automatizar los ciberataques.

Las empresas deben implementar defensas integrales de ciberseguridad y actualizarlas continuamente a medida que surgen nuevas amenazas.

Los controles de acceso estrictos y la supervisión son vitales para los sistemas de inteligencia artificial empresariales. La ciberseguridad debe evolucionar junto con las capacidades de la IA para contrarrestar las amenazas habilitadas por la IA.

6. Riesgos éticos

La inteligencia artificial puede plantear complejos dilemas éticos digitales relacionados con la privacidad, el consentimiento, la transparencia y el sesgo.

Se trata de cuestiones muy delicadas que a menudo afectan a derechos humanos fundamentales que, si se violan, pueden tener consecuencias muy graves.

Por lo tanto, las empresas deben establecer límites éticos claros en línea con los valores organizacionales. Las evaluaciones de impacto deberían ser obligatorias antes de implementar la IA, considerando que solo puede haber consecuencias no deseadas.

7. Inversión financiera

La inteligencia artificial requiere inversiones iniciales y una experiencia sustancial. Las empresas que buscan implementar IA internamente enfrentan costos que incluyen infraestructura de datos, desarrollo de modelos, capacitación y contratación de talento técnico.

A la dificultad económica se suma la dificultad para identificar personal competente debido a las complejas habilidades requeridas.

Algunas empresas no logran ver el retorno de la inversión en IA.

La clave es una hoja de ruta pragmática alineada con los objetivos comerciales. Los costos deben sopesarse frente a los beneficios mensurables. La adopción gradual puede demostrar valor antes de ampliarla.

En resumen, la inteligencia artificial prospera en dos aspectos: amplios beneficios y riesgos problemáticos.

Sin embargo, los riesgos de la tecnología (desde la distorsión de datos hasta la pérdida de empleos) pueden evitarse o limitarse con una implementación responsable centrada en la transparencia, la rendición de cuentas y la ética.

Las empresas pueden aprovechar el potencial de la inteligencia artificial para alcanzar objetivos de ingresos y crecimiento, salvaguardando al mismo tiempo los intereses de las partes interesadas.

Como siempre, también esta vez la fiabilidad del sistema depende estrictamente de la persona que lo utiliza. Por tanto, esperamos que todos los operadores decidan explotar el potencial de la inteligencia artificial y hacerlo de forma ética.

No olvide que al aprovechar herramientas impulsadas por IA como Editby, las empresas pueden crear contenido personalizado que:

• se alinea con las intenciones individuales;

• mejorar la experiencia general del cliente; y

• aumentando las tasas de conversión.

Recuerda que puedes usar Editby para crear tu contenido más rápido.

Leer màs: Cómo implementar IA en tu organización [Guía Completa]

English version 🇬🇧